从用户在扫码进店过程中，首先在便利店门口会有视频监控系统即前端摄像头，通过摄像头目标检测识别算法，就可以识别顾客，进而实现对顾客的身份确认，同时门口摄像头还可以实现人数统计功能，及时了解控制进店人数，保证店铺内应用的体验。
在顾客进入店铺内选购商品时，借助多个视频监控系统前端摄像头可以对顾客的行踪、行为进行跟踪识别。在这个过程中，包含目标检测与追踪，其主要是追踪消费者在店内的行为及运动轨迹，该功能主要依赖多路监控摄像头。通过捕捉消费者的行为判断其对特定商品的态度，或通过对诸多消费者在店内的运动轨迹、或在特定货架前的停留时间来指导商家调整货品的陈列方式等。
例如视频智能分析实现店内的实时热力图，追踪客人最喜欢走哪条路线，哪个货架的客流量最密集，哪个货架人流停留的时间最长，哪个货架比较冷清等等。借助生物识别还可以判定客人男女比例如何，平均体型偏胖还是偏瘦;客人站在货架前，眼睛最习惯首先往哪里看（以推算出货架真正的黄金位置）。
二、图像识别技术
在无人便利店的餐饮区和休息区内，则应用到了图像识别技术，毫无疑问，图像识别技术可以说是安防企业的强项。在便利店中，对于图像识别技术的应用实际上是较为基础的，仅仅应用到了人脸识别技术，而且也仅将其作为一个接入口，实际参与感太低。
无论什么样的无人零售方案，都必须首先解决C端的用户体验问题，再来为B端客户削减人力成本。因为进不进店消费取决于消费者，没有消费者一切都是空谈。未来的无人售货应该去除一切媒介，消费者只需要凭借自己本身就能完成购物。即使消费者赤身裸体地走进商店，也能够成功买到商品。要做到这一点，首先要解决身份识别问题。人脸识别、指纹识别、虹膜识别技术等等都可以实现，具体选择哪一种识别技术，要视具体情况而定，反正无论哪种都和安防有关。在无人便利店中，除了准确识别，还要持续跟踪消费者，分析消费者的行为。这一点可以通过图像识别技术来实现，对于动态图像的分析。用户选完商品后，进入特定结算区，此时，轮到RFID技术发挥了，通过RFID算出商品总额，再匹配到生物识别技术认证完成的用户支付账号，轻松完成购物。
